本研究提出了一种统一的自回归框架（UAR-NVC），旨在解决隐式神经表示方法在视频压缩中的内存消耗问题。该框架通过将视频划分为多个片段并使用不同的神经模型实例，有效降低训练和推理过程中的内存需求，从而在资源受限环境中显著提高视频压缩性能。